AI与Web3融合发展现状：机遇与挑战并存

2025-07-20 18:16:01

一、引言：AI+Web3的发展

近年来，人工智能(AI)和Web3技术的快速发展引起了全球范围内的广泛关注。AI作为一种模拟人类智能的技术，在人脸识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大突破，为各行各业带来了巨大变革和创新。2023年AI行业市场规模达到2000亿美元，涌现出OpenAI、Character.AI、Midjourney等优秀企业。

同时，Web3作为新兴网络模式正在改变人们对互联网的认知和使用方式。Web3以去中心化的区块链技术为基础,通过智能合约、分布式存储和去中心化身份验证等功能,实现了数据共享与控制、用户自治和信任机制的建立。Web3的核心理念是将数据从中心化机构手中解放,赋予用户对数据的控制权和价值分享权。目前Web3行业市值达25万亿美元,Bitcoin、Ethereum、Solana等项目层出不穷。

AI与Web3的结合是东西方的builder和投资者都十分关注的领域,如何将两者很好地融合是一个值得探索的问题。本文将重点探讨AI+Web3的发展现状,分析当前项目的情况,并深入讨论面临的局限性和挑战,为投资者和行业从业者提供参考和洞察。

二、AI与Web3交互的方式

AI和Web3的发展就像天平的两侧,AI提升了生产力,而Web3带来了生产关系的变革。接下来我们先分析AI和Web3行业各自面临的困境和提升空间,然后探讨彼此如何帮助解决这些困境。

2.1 AI行业面临的困境

AI行业的核心离不开三个要素:算力、算法和数据。

算力:指进行大规模计算和处理的能力。AI任务通常需要处理大量数据和进行复杂计算,如训练深度神经网络模型。高强度的计算能力可以加速模型训练和推理过程,提高AI系统的性能和效率。近年来,随着GPU和专用AI芯片的发展,算力的提升对AI行业发展起到了重要推动作用。
算法:是AI系统的核心组成部分,用于解决问题和实现任务的数学和统计方法。AI算法可分为传统机器学习算法和深度学习算法,其中深度学习算法近年来取得重大突破。算法的选择和设计对AI系统的性能和效果至关重要。不断改进和创新的算法可以提高AI系统的准确性、鲁棒性和泛化能力。
数据:AI系统的核心任务是通过学习和训练来提取数据中的模式和规律。数据是训练和优化模型的基础,通过大规模的数据样本,AI系统可以学习到更准确、更智能的模型。丰富的数据集能够提供更全面、多样化的信息,使模型可以更好地泛化到未见过的数据上,帮助AI系统更好地理解和解决现实世界的问题。

AI在这三方面面临的主要困境包括:

算力方面:获取和管理大规模算力昂贵且复杂,高性能计算设备的成本、能耗和维护都是问题。对初创企业和个人开发者来说,获得足够算力可能困难。
算法方面:深度学习算法需要大量数据和计算资源,模型解释性和可解释性不足。算法的鲁棒性和泛化能力也是重要问题,模型在未见过的数据上表现可能不稳定。
数据方面:获取高质量、多样化的数据仍然是挑战。某些领域的数据可能难以获得,如医疗健康数据。数据质量、准确性和标注也是问题,不完整或有偏见的数据可能导致模型错误行为或偏差。同时,保护数据隐私和安全也是重要考虑因素。

此外,AI模型的可解释性和透明度、商业模式不清晰等问题也让许多AI创业者感到迷茫。

2.2 Web3行业面临的困境

Web3行业目前也存在很多需要解决的困境,包括数据分析、用户体验、智能合约安全等方面都有提升空间。AI作为提高生产力的工具,在这些方面也有很多潜在的发挥空间:

数据分析与预测:AI技术可以帮助Web3平台从海量数据中提取有价值信息,进行更准确的预测和决策,对DeFi领域的风险评估、市场预测和资产管理等具有重要意义。
用户体验和个性化服务:AI可以帮助Web3平台提供更好的用户体验和个性化服务,通过分析用户数据提供个性化推荐、定制化服务和智能交互体验,提高用户参与度和满意度。
安全性和隐私保护:AI可用于检测和防御网络攻击、识别异常行为,提供更强大的安全保障。同时,AI还可应用于数据隐私保护,通过加密和隐私计算等技术保护用户信息。
智能合约审计:AI技术可用于自动化合约审计和漏洞检测,提高合约的安全性和可靠性。

三、AI+Web3项目现状分析

结合AI和Web3的项目主要从两个方面入手:利用区块链技术提升AI项目的表现,以及利用AI技术来服务于Web3项目的提升。

3.1 Web3助力AI

3.1.1 去中心化算力

随着ChatGPT等大模型的出现,AI领域对算力的需求激增。然而,GPU供应短缺成为制约AI发展的瓶颈。为解决这一问题,一些Web3项目尝试提供去中心化算力服务,包括Akash、Render、Gensyn等。这类项目通过代币激励全球用户提供闲置GPU算力,为AI客户提供算力支持。

供给侧主要包括云服务商、加密货币矿工和大型企业。去中心化算力项目大致分为两类:一类用于AI推理(如Render、Akash),另一类用于AI训练(如io.net、Gensyn)。

以io.net为例,作为去中心化算力网络,目前GPU数量超过50万个,并集成了Render和Filecoin的算力,不断发展生态项目。Gensyn则通过智能合约促进机器学习任务分配和奖励,实现AI训练。

然而,大多数项目选择做AI推理而非训练,主要原因在于对算力和带宽的要求不同。AI训练需要极大的数据量和高速通信带宽,实现难度大。而AI推理对数据和带宽需求较小,实现可能性更大。

3.1.2 去中心化算法模型

除了算力,一些项目尝试建立去中心化的AI算法服务市场。以Bittensor为例,它链接了多个AI模型,每个模型有自己擅长的知识和技能。当用户提问时,市场会选择最适合的AI模型提供答案。

在Bittensor网络中,算法模型供给者(矿工)将机器学习模型贡献给网络,并因贡献获得代币奖励。为保证答案质量,Bittensor使用独特的共识机制确保网络就最佳答案达成一致。

去中心化算法模型平台的发展,可能使小型公司在使用顶尖AI工具方面与大型组织竞争,对各行业产生潜在重大影响。

3.1.3 去中心化数据收集

AI模型训练需要大量数据,但目前大多数Web2平台禁止为AI训练进行数据收集,或将用户数据出售给AI公司而不分享利润。一些Web3项目通过代币激励方式实现去中心化数据收集,如PublicAI。

在PublicAI中,用户可作为AI数据提供者或数据验证者参与。数据提供者在社交平台上找到有价值内容并分享到PublicAI数据中心;数据验证者则为AI训练选择最有价值的数据进行投票。用户通过这两类贡献获得代币激励,促进了数据贡献者与AI产业开发之间的共赢关系。

3.1.4 ZK保护AI中的用户隐私

零知识证明技术可以在保护隐私的同时实现信息验证,有助于解决AI中数据隐私保护与数据共享之间的冲突。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)通过零知识证明技术,允许在不泄露原始数据的情况下进行机器学习模型的训练和推理。

BasedAI等项目正在探索将FHE(全同态加密)与LLM无缝集成,以保持数据机密性。通过零知识大型语言模型(ZK-LLM)将隐私嵌入分布式网络基础设施,确保用户数据在整个网络运行过程中保持私密。

3.2 AI助力Web3

3.2.1 数据分析与预测

许多Web3项目开始集成AI服务或自研AI工具,为用户提供数据分析和预测服务,涵盖投资策略、链上分析、价格与市场预测等领域。

例如,Pond通过AI图算法预测未来有价值的alpha token,为用户和机构提供投资辅助建议。BullBear AI根据用户历史数据、价格线历史和市场走势进行训练,帮助预测价格走势。Numerai作为投资竞赛平台,参赛者利用AI和大语言模型预测股票市场。Arkham等链上数据分析平台也结合AI提供服务,将区块链地址与现实世界实体匹配,展示关键数据和分析。

3.2.2 个性化服务

Web3项目通过集成AI来优化用户体验。例如,数据分析平台Dune推出Wand工具,利用大型语言模型编写SQL查询,使不懂SQL的用户也能方便搜索。Web3媒体平台Followin和Web3百科全书IQ.wiki集成ChatGPT进行内容总结。基于LLM的搜索引擎Kaito致力于成为Web3搜索平台。NFPrompt等项目则通过AI降低用户NFT创作成本。

3.2.3 AI审计智能合约

AI在智能合约审计方面也发挥重要作用,可以更高效准确地识别代码漏洞。例如,0x0.ai提供人工智能智能合约审计器,使用先进算法分析智能合约并识别潜在漏洞或安全风险。审计员使用机器学习技术识别代码中的模式和异常,标记潜在问题以供进一步审查。

四、AI+Web3项目的局限性和挑战现状

4.1 去中心化算力方面存在的现实阻碍

去中心化算力产品面临一些现实问题:

性能和稳定性:由于依赖分布在全球的节点,网络连接可能存在延迟和不稳定性,性能可能较中心化算力产品差。
资源匹配:可用性受供需匹配程度影响,可能导致资源不足或无法满足用户需求。
技术复杂性:用户可能需要了解分布式网络、智能合约和加密货币支付等知识,使用成本较高。
难以进行大模型训练:大模型训练需要极高的稳定性和多卡并联能力,目前去中心化算力难以实现。主要原因包括:
- 单卡算力:大模型训练需要强大的单卡算力。
- 多卡并联:需要调动万级别GPU进行并行训练,对多卡通信要求极高。
- 软件生态:需要适配硬件的软件环境,如英伟达的CUDA系统。